NoSQL--非关系型的数据库是什么？

2024年4月17日 116次阅读来源: noSql

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL，意即反SQL运动，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念

NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL，意即反SQL运动，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

反SQL运动的主要倡导者都是Web和 Java开发者，他们中许多人都在创业的初期历经了资金短缺并因此与
Oracle 说再见，然后效仿
Google 和Amazon的道路建设起自己的数据存储
解决方案，并随后将自己的成果
开源发布。现在，他们的开源数据商店
管理着成百TB甚至PB的数据，由于Web 2.0和云计算的兴起，无论从
技术上还是从经济上他们都无需再返回从前，甚至连想也不用想。

“Web 2.0的企业应该抓住机会，他们需要可扩展性，”总部设在伦敦的NoSQL会议组织者Johan Oskarsson说，他任职于著名的音乐网站Last.fm，其他的大多数与会者也都是
网络开发者。

Oskarsson说，许多人甚至抛弃了
MySQL 开源数据库这个长期以来Web 2.0的宠儿，而改由NoSQL的方案来替代，因为优势实在是引人注目。51CTO.com之前曾报道过MySQL创始人宣布创建开源数据库联盟的消息，过度的商业化是MySQL失去原来的优势。

例如Facebook建立了自己的Cassandra数据商店并且在其网站上重点推出一项新的搜索功能，没有
使用到现有的MySQL数据库。据Facebook的工程师Avinash Lakshma介绍，Cassandra仅用0.12毫秒就可以写入50GB的数据，比MySQL快了超过2500倍。Google也开始公测他们的云数据库Fusion Tables，这是一个和传统数据库完全不同的数据库，主要优势能够简单的解决关系型数据库中管理不同类型数据麻烦，以及
排序整合的常见操作的性能问题等。

　随着
互联网 web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如： 1、High performance – 对数据库高并发读写的需求 web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，
硬盘 IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。 2、Huge Storage – 对海量数据的高效率存储和访问的需求对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录
系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。 3、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求在基于web的架构当中，数据库是最难进行
横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web
server 和app server那样简单的通过
添加更多的
硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行
升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库
不能通过不断的添加
服务器节点来实现扩展呢？在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如： 1、数据库事务一致性需求很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。 2、数据库的写实时性和读实时性需求对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性。 3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference，各路NoSQL数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NoSQLDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB， ……

这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处。

NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表
结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该
术语在 2009 年初得到了广泛认同。　　当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra，
Apache 的HBase，也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处：Hadoop、Voldemort、Dynomite，还有其它很多。

　　如果您刚接触 NoSQL，那有必要学习一些背景知识。下列资料是国外一
前沿技术分析师认为非常有价值的 NoSQL 相关必读资料：

IE R5bmFtbyDorrrmloc=” href=”http://s3.amazonaws.com/AllThingsDistributed/sosp/amazon-dynamo-sosp2007.pdf”>Amazon Dynamo 论文。几乎所有懂 NoSQL 的人都阅读过它。
Google 的 html”>Bigtable 论文。也许您已经耳熟能详。
Werner Vogels 的 “Eventually Consistent” （发布于 ACM Queue ）。如果您对“最终一致性 ”不是非常清晰，请阅读这篇文章。
Brewer 的 CAP 理论 （可伸缩性的基础）在这里可以找到非常好的诠释。也可以看看 2000 7 月 PODC 上 Brewer的原始幻灯片。
sql -debrief.html”>在 2009 年 6 月在 SFO 的 NoSQL 见面会的幻灯片。这些资料可以用经典的、关键的、将影响巨大的、值得纪念的来形容。
SQL Databases Don’t Scale 是一篇简短、基础、直切问题的文章。除非您是一位在伸缩性问题 上身经百战的数据库管理员，否则，这篇文章讲述的内容对于您可能是非常关键的。
Jonathan Ellis 的文章 NoSQL Ecosystem 以表格的方式对当今主流的分布式数据库 做了比较。类似的比较还有 Quick Reference to Alternative data storages 。Ellis 的文章除了表格对比外对于想了解 NoSQL 生态的人来说是非常值得一读的，该文章内涵丰富，短小精悍；而 Quick Reference to Alternative data storages 主要是表格，这些表格对比的内容又比 Ellis 的完整。

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